【摘 要】
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根据污水源热泵机组的状态变量和部分故障类型,提出一种基于BP神经网络的污水源热泵机组故障诊断模型。以西安市某200万m^2大型污水源热泵集中供暖系统为研究对象,采集2016年
【机 构】
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西安建筑科技大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2017YFC0704104-03）;陕西省重点研发计划（2017ZDCXL-SF-03-02）;陕西省教育厅服务地方科学研究计划（17JF016）;安徽省高等学校省级自然科学研究重点项目（KJ2016A814）;陕西省科技厅专项科研项目（2017JM6106）
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根据污水源热泵机组的状态变量和部分故障类型,提出一种基于BP神经网络的污水源热泵机组故障诊断模型。以西安市某200万m^2大型污水源热泵集中供暖系统为研究对象,采集2016年11月至2017年3月供暖期间热泵机组中蒸发器、冷凝器和压缩机的温度、压力等工况数据,利用L-M、BR、SCG训练算法分别建立故障诊断模型,并进行比较分析。研究结果表明:通过神经网络建立污水源热泵机组故障诊断模型,正常类型与故障类型的诊断结果差异显著,可以满足诊断需求。其中,L-M算法训练效果最优,迭代次数为113次,正常类型误差值均
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